Definite l'ambiente per lo script dell'algoritmo - Amazon Braket

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Definite l'ambiente per lo script dell'algoritmo

AmazonBraket supporta tre ambienti definiti da contenitori per lo script dell'algoritmo:

  • Un contenitore di base (predefinito, se non image_uri è specificato)

  • Un contenitore con Tensorflow e PennyLane

  • Un contenitore con e PyTorch PennyLane

La tabella seguente fornisce dettagli sui contenitori e sulle librerie che includono.

Contenitori Amazon Braket
Type PennyLane-:2.11.0-gpu-py39-ubuntu20.04 TensorFlow PennyLane- PyTorch 1.13.1-gpu-py39-ubuntu20.04 Base frenante: 1.0.0-CPU-PY39-Ubuntu 22.04

Base

292282985366.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com /:2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04 amazon-braket-tensorflow-jobs

292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04 amazon-braket-pytorch-jobs

292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1.0-cpu-py39-ubuntu22.04 amazon-braket-base-jobs

Librerie ereditate

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

Librerie aggiuntive

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • reti x

  • babele aperte

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi 4

  • RSA

  • PennyLane-GPU Lightning

  • CU Quantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • kernel ipy

  • keras

  • matplotlib

  • reti x

  • babele aperte

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi 4

  • RSA

  • PennyLane-GPU Lightning

  • CU Quantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • kernel ipy

  • matplotlib

  • reti x

  • numpy

  • babele aperte

  • pandas

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi 4

  • RSA

  • scipy

Puoi visualizzare e accedere alle definizioni dei contenitori open source su aws/. amazon-braket-containers Scegli il contenitore più adatto al tuo caso d'uso. Il contenitore deve trovarsi nel punto Regione AWS da cui richiami il job ibrido. L'immagine del contenitore viene specificata quando si crea un lavoro ibrido aggiungendo uno dei tre argomenti seguenti alla create(…​) chiamata nello script del lavoro ibrido. È possibile installare dipendenze aggiuntive nel contenitore scelto in fase di esecuzione (al costo dell'avvio o del runtime) perché i contenitori Amazon Braket dispongono di connettività Internet. L'esempio seguente si riferisce alla regione us-west-2.

  • Immagine di base image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1.0-cpu-py39-ubuntu22.04" amazon-braket-base-jobs

  • Immagine Tensorflow image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com /:2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04" amazon-braket-tensorflow-jobs

  • PyTorch image image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04" amazon-braket-pytorch-jobs

image-urisPossono anche essere recuperati utilizzando la funzione in Braket SDK. retrieve_image() Amazon L'esempio seguente mostra come recuperarli da us-west-2. Regione AWS

from braket.jobs.image_uris import retrieve_image, Framework

image_uri_base = retrieve_image(Framework.BASE, "us-west-2")
image_uri_tf = retrieve_image(Framework.PL_TENSORFLOW, "us-west-2")
image_uri_pytorch = retrieve_image(Framework.PL_PYTORCH, "us-west-2")